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KerndatenKennNummer 5003820

ISBN-13 978-3-86553-192-6

ISBN-10 3-86553-192-X

EAN-Code 9783865531926

Titel: Einführung in die Modellierung künstlich neuronaler Netzwerke

Verfügbarkeit Titel ist erschienen

Titel erscheint 03.2007

Hauptsprache Deutsch

Urheber1 . Autor Knieling, Simeon

1 . Prolog von Zenz, Markus

Ausstattung - Umfang

Anzahl arabische Seiten 73

Ausstattung - Abbildungen

Anz. Abbildungen (SW) 17

Ausstattung - Format, Produktform, Einband, GewichtFormat (Höhe x Breite) 21,0 cm x 14,8 cm

Produktform Einband - flex.(Paperback)

Einbandart Paperback

Gewicht 120 Gramm

Preise

Gebundener Ladenpreis 19,65 EUR[D] (MwSt: Ermässigter)

Warengruppen-Systematik für den Buchhandel (neu: ab
01.01.2007)

Index 1 Hardcover, Softcover

Warengruppe

636 Informatik, EDV/Datenkommunikation,

NetzwerkeSchlagwortempfehlungenKNN

Künstliche Neuronale Netzwerke

Freed Forward

Shortcut

Lernverfahren

Backpropagation

Cascade Correlation

Delta Regel

Self Organizing Map

Kohonen Map

Growing Neural Gas

Texte + ZusätzeVerlags-/Produktzusatz

Dieses Buch hebt sich sehr angenehm aus einem Berg von
populärwissenschaftlichen Beiträgen, in welchen künstliche Intelligenz,
Expertensysteme, lernende Computer etc. sehr oberflächlich und meist auch
fachlich inkorrekt dargestellt werden, ab. Fachlich fundiert und doch
übersichtlich strukturiert gibt der Autor eine sehr gute Einführung in die Welt
der künstlich neuronalen Netzwerke. Vier der bestehenden grundlegenden
Lernverfahren werden erläutert, mathematisch beschrieben und in
übersichtlichem Programmcode dargestellt. Gerade diese praktische
Umsetzung der Verfahren aus der Theorie neuronaler Netze sollte dieses
Buch für alle, die sich ernsthaft mit entwicklungsfähigen Systemen
beschäftigen möchten, interessant machen. Neben einer kurzen
Beschreibung der biologischen Vorbilder und einem historischen Überblick
der Entwicklung erhält man eine Erläuterung der diversen Lernverfahren
samt mathematischer Umsetzung und gut strukturiertem Programmcode.
Dieser ganzheitliche Ansatz ermöglicht dem Leser, die beschriebenen
Verfahren theoretisch zu erschließen und gleichzeitig mit dem gelieferten
Code experimentell umzusetzen und dadurch zu vertiefen. Der Inhalt des
Buches ist in meinen Augen ein Idealfall für den ambitionierten Einsteiger in
die Welt der künstlich neuronalen Netze.

Dipl.-Ing., StdR Markus Zenz

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